zbMATH中的参考文献（引用于 379篇文章，第1条标准)

1. Córdoba，Irene；Bielza，Concha；Larrañaga，Pedro:条件独立性的高斯-马尔可夫模型综述（2020）
2. Drton，Mathias；Robeva，Elina；Weihs，Luca：高斯图形模型中的嵌套协方差行列式和限制性trek分离（2020）
3. Rantanen，Kari；Hyttinen，Antti；Järvisalo，Matti:发现带有循环和潜在混杂因素的因果图：一种精确的分枝定界方法（2020）
4. Claude Renaux；Laura Buzdugan；Kalisch，Markus；Bühlmann，Peter：“全基因组关联研究的层次推理：软件方法论的观点”（2020）
5. Shah，Rajen D.；Peters，Jonas:条件独立性检验的硬度和广义协方差测度（2020）
6. Sinha，S.；Vaidya，U.：离散时间动力系统中因果推理信息传递的数据驱动计算（2020）
7. Vitale，Vincenzina；Musella，Flaminia；Vicard，Paola；Guizzi，Valentina：用贝叶斯网络为非正常数据建模能源市场（2020年）
8. Wang，Yuhao；Segarra，Santiago；Uhler，Caroline:多个有向高斯图形模型的高维联合估计（2020）
9. 曾，燕；郝志峰；蔡瑞初；谢，峰；欧，梁；黄，瑞辉：基于叶节点先验选择的因果发现算法（2020）
10. 博格，弗洛里安J.：许多世界中最好的，或者，量子退相干是一种性格的表现吗？（2019年）
11. Bucur，Ioan Gabriel；Claassen，Tom；Heskes，Tom：基因调控关系的大规模局部因果推断（2019年）
12. Castelletti，Federico；Consonni，Guido：用于识别信号通路的高斯介入基本图的客观贝叶斯模型选择（2019年）
13. Costa，Lilia；Smith，James Q.；Nichols，Thomas：使用功能磁共振成像网络时间序列的多元回归动态模型进行群体分析（2019年）
14. Cui，Ruifei；Groot，Perry；Heskes，Tom:使用高斯copula模型从缺失值的混合数据中学习因果结构（2019）
15. de Campos，Luis M.；Cano，Andrés；Castellano，Javier G.；Moral，Serafín：结合基因表达数据和先验知识，通过贝叶斯网络使用结构限制推断基因调控网络（2019年）
16. Draisma，Jan:高斯图形模型中的偏相关超曲面（2019）
17. Drton，Mathias；Fox，Christopher；Wang，Y.Samuel:循环结构方程模型中最大似然估计的计算（2019年）
18. Frot，Benjamin；Nandy，Preetam；Maathuis，Marloes H.：带有一些隐藏变量的鲁棒因果结构学习（2019）
19. 戈德伯格，丽莎R.：书评：J.珀尔和D.麦肯齐，《为什么》。新因果科学（2019）
20. 顾嘉颖；傅，费；周青：离散数据有向无环图的惩罚估计（2019）